<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Atrast karstos punktus</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-D4A59131-AC88-4C7A-85BA-67861D5C1CF8-web.png" alt="Atrast karstos punktus"></h2>
        <hr/>
    <p> Rīks Atrast karstos punktus nosaka, vai jūsu telpiskajos datos ir statistiski nozīmīgi datu klasteri.
        <ul>
            <li>Vai jūsu punkti (noziedzība, koki, satiksmes negadījumi) tie&scaron;ām veido klasterus? Kā par to pārliecināties?
            </li>
            <li>Vai jūs esat atklāju&scaron;i patie&scaron;ām nozīmīgu karsto punktu (piemēram, tērē&scaron;anas paradumiem, zīdaiņu mirstībai, nemainīgi augstiem testē&scaron;anas rezultātiem) vai, iespējams, datus varētu skaidrot citādi, mainot kartes simbolizāciju?
            </li>
        </ul>
        Rīks Atrast karstos punktus palīdzēs jums atbildēt uz &scaron;iem jautājumiem ar pārliecību.
    </p>
    <p>Pat nejau&scaron;os telpiskajos modeļos ir novērojamas zināmas sakarības (datu klasteri). Turklāt mūsu acis un smadzenes dabīgi mēģina atrast sakarības, pat ja to nav bijis. Līdz ar to, var būt grūti zināt, vai jūsu datu piemēri ir reālu telpiskos procesu, vai nejau&scaron;ības rezultāts. Tāpēc pētnieki un analītiķi izmanto statistikas metodes, kā Atrast karstos punktus (Getis-Ord Gi*), lai kvantificētu telpiskās sakarības. Kad atrodat statistiski nozīmīgus klasterus datos, esat ieguvis vērtīgu informāciju. Zinot, kur un kad novērojami klasteri, iespējams sniegt svarīgu informāciju par sakarības veicino&scaron;ajiem procesiem. Zinā&scaron;anas par to, ka, piemēram, ielau&scaron;anās dzīvokļos pastāvīgi notiek biežāk konkrētos rajonus, ir svarīga informācija profilaktisko pasākumu plāno&scaron;anai, lai sadalītu ierobežotos policijas resursus, sāktu apkaimju novēro&scaron;anas programmas, atļautu padziļinātu izmeklē&scaron;anu krimināllietās, vai noskaidrotu iespējamos aizdomās turamos.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisLayer">
        <div><h2>Izvēlieties slāni, kuram tiks aprēķināti karstie punkti</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Punkta vai laukuma slānis, kuram tiks meklēti karstie un aukstie punkti.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="analysisField">
        <div><h2>Atrast augstas un zemas vērtības klasterus</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>&Scaron;ī analīze atbildēs uz jautājumu: Kur telpiski rodas augstu un zemu vērtību klasteri?
            </p>
            <p>Ja jūsu dati ir punkti un izvēlēsieties iespēju  <b>Punktu skaits</b>, &scaron;is rīks novērtēs punktu elementu telpisko izkārtojumu, lai atbildētu uz jautājumu: Kur ir punkti, kas negaidīti veido klasterus vai izkliedējas?
            </p>
            <p>Ja izvēlēsieties lauku, &scaron;is rīks novērtēs ar katru elementu saistīto vērtību telpisko izkārtojumu, lai atbildētu uz jautājumu: Kur telpiski atrodas augstu un zemu vērtību klasteri?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="aggregationPolygonLayer">
        <div><h2>Skaitīt punktus šajās robežās:</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Pēc noklusējuma tiek skaitīti punkti zvejas tīkla režģī, ko rīks izveido, ņemot vērā jūsu punktveida datus. Kā alternatīvu varat izvēlēties saskaitīt punktus se&scaron;stūra režģī vai nodro&scaron;ināt laukuma slāni&nbsp;(parasti tie norāda administratīvās atbildības rajonus, piemēram, tautas skaitī&scaron;anas iecirkņus, pa&scaron;valdību robežas vai apgabalus), lai atbildētu uz jautājumu: Ņemot vērā punktu skaitu katrā laukuma elementā, vai ir vietas, kur statistiski nozīmīgi koncentrēts augsts vai zems punktu skaits?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="boundingPolygonLayer">
        <div><h2>Nosakiet, kur punkti ir iespējami</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Vai nu uzzīmējiet vai norādiet slāni, kas definē, kur iespējami notikumu gadījumi, lai atbildētu uz jautājumu: Vai laukumos ir novietojumi ar negaidīti augstu vai zemu punktu koncentrāciju?
            </p>
            <p>Uzzīmētais laukums vai jūsu norādītie laukuma elementi definēs, kur būs iespējama punktu atra&scaron;anās vieta. Lai zīmētu &scaron;os laukumus, noklik&scaron;ķiniet uz pogas  <b>Zīmēt</b> un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai izveidotu laukuma formu. Lai zīmētu papildu laukumus, vēlreiz noklik&scaron;ķiniet uz pogas Zīmēt un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai turpinātu.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dividedByField">
        <div><h2>Dalīt ar</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Reizēm var būt nepiecie&scaron;ams analizēt sakarības, kuras ņem vērā pamatā eso&scaron;os sadalījumus. Piemēram, ja jūsu punkti attēlo noziedzību, tos dalot ar kopējo iedzīvotāju skaitu, analīzē iegūsiet noziegumu skaitu uz vienu iedzīvotāju, nevis tie&scaron;o noziegumu skaitu. Atribūta&nbsp;dalītāja izvēli nereti dēvē par normalizē&scaron;anu.
            </p>
            <p>Izvēloties  <i>Esri Population</i>, katrs laukuma elements tiks papildināts ar iedzīvotāju skaita (populācijas) vērtībām, kuras tiks izmantotas kā atribūts&nbsp;&mdash; dalītājs. &Scaron;ī opcija tērēs servisa kredītus.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="overrideOptions">
        <div><h2>Opcijas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> Rīks piemeklēs optimālos iestatījumus <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> un <b>Attāluma josla</b> noklusējumiem, balstoties uz datu raksturlielumiem. Tomēr, ja ir konkrēts <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> vai <b>Attāluma josla</b>, kas ir piemērota jūsu analīzei, izvēlnē <b>Opcijas</b> varat iestatīt &scaron;īs vērtības.
            </p>
            <p>Izvēlne  <b>Opcijas</b> ir noderīga arī, veicot dažādu datu kopu analīzi, jo tā ļauj saglabāt <b>Attāluma josla</b> un <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> nemainīgus vairākās datu kopās. &Scaron;ādi jūs varat attiecīgi salīdzināt rezultātus&nbsp;(piemēram, par aptauko&scaron;anās un diabēta vai paveikto kriminālnoziegumu rādītājiem divos dažādos gados).
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="cellSize">
        <div><h2>Šūnu izmērs</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Režģa &scaron;ūnu, kurās tiek skaitīti punkti, izmērs.
            </p>
            <p>Izmantojot se&scaron;stūra režģi punktu skaitī&scaron;anai, &scaron;is attālums tiek izmantots kā se&scaron;stūru augstums.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="distanceBand">
        <div><h2>Attāluma josla</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Katrs elements tiek analizēts saistībā ar tiem blakus eso&scaron;ajiem elementiem, kas atrodas jūsu norādītajā attālumā. Rīks var aprēķināt noklusējuma attālumu, un jūs varat izmantot &scaron;o opciju, lai iestatītu konkrētu attālumu, kas ir piemērots jūsu analīzei.
            </p>
            <p>Piemēram, ja pētījums ir par svārstmigrācijas modeļiem, un jūs zināt, ka vidējais attālums līdz darbam ir, piemēram, 24,14&nbsp;km, savai analīzei kā attāluma joslu varat iestatīt 24,14&nbsp;km.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="hotSpotsResultLayer">
        <div><h2>Rezultātu slāņa nosaukums</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Norādiet slāņa nosaukumu, kas tiks izveidots sadaļā  <b>Mans saturs</b> un pievienots kartei. Rezultāta slānis rādīs statistiski nozīmīgus augstu un zemu vērtību klasterus vai punktu skaitu. Ja rezultāta slāņa nosaukums jau pastāv, jums tiks uzdots jautājums, vai vēlaties to pārdēvēt.
            </p>
            <p>Lietojot iespēju  <b>Saglabāt rezultātu</b> nolaižamajā lodziņā, varat norādīt mapes nosaukumu sadaļā <b>Mans saturs</b>, kur tiks saglabāts rezultāts.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
